自然语言处理（NLP）中的很多问题，都需要给文档中的词语一个定量化的权重值，进而可以完后词语重要性的排序，相似度的计算，相关性的排序，等等。本文就目前流行的权重计算方案进行了一个列举。 1. TF-IDF wij=log(fij) x log(N/nj) wij是词
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2024-01-11 10:37:45
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这个算法的精髓在于通过聚合函数把多目标优化问题转化为单目标优化。首先需要在目标空间均匀分布权重，以下面图为例，权重的数量与种群规模相同，种群规模是N，那么权重的数量就是N。每组权重向量将多目标优化问题转化为一个单目标优化问题。N组权重向量就是N个单目标优化问题。下面我们说说，怎么分解的。加权法我们就不说了，解决不了非凸函数。切比雪夫和边界交叉相比，切比雪夫用的比较多，我们就以切比雪夫为例解释该分解
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2023-11-14 09:17:57
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机器学习(8) -- 降维核心思想：将数据沿方差最大方向投影，数据更易于区分简而言之：PCA算法其表现形式是降维，同时也是一种特征融合算法。对于正交属性空间(对2维空间即为直角坐标系)中的样本点，如何用一个超平面(直线/平面的高维推广)对所有样本进行恰当的表达？事实上，若存在这样的超平面，那么它大概应具有这样的性质：最近重构性 : 样本点到这个超平面的距离都足够近；最大可分性：样本点在这
参考链接：http://blog.sina.com.cn/s/blog_710e9b550101ansp.html三、综合评价模型建立步骤 1、综合评价模式是一种对一个或多个系统进行评价的模型。一般分为如下几个步骤： 2、选取评价指标，指标的选取应该具有独立性和全面性。 3、得到m×n测量矩阵,每一行表示一个带评价系统(共m行),没一列表示一个评价指标(共n列)。 4、对测量矩阵每个指标进
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2023-09-27 09:45:51
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运用类似于函数思想的 dp，转移时预处理优化
题意给出 \(n\)dp这题的关键就在于：巧妙的 dp 方程。方程定义：令 \(u, v\) 表示两个节点，\(y = \text{lca}(u, v)\)，\(d_u\) 表示点 \(u\) 的权值，\(x\) 是 \(y\)\(f_{u, v}\) 表示在 \(y\) 的子树中，将 \(x\) 移到 \(
# 独立性权重法及其Python实现
在数据分析和决策制定中，如何评估不同因素之间的独立性与权重是一个重要课题。独立性权重法是一种常用的方法，用于帮助我们从多个特征中识别并量化其重要性。在本文中，我们将介绍独立性权重法的基本概念，并通过Python代码示例来展示其实现。
## 一、独立性权重法简介
独立性权重法旨在通过统计方法量化不同因素的独立性，从而为决策者提供有参考价值的数据。在实践中，
原创
2024-09-23 03:20:56
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本文介绍专利申请中“独立权利要求”的撰写方法。权利要求书中的第1项要求是独立权利的要求，其从总体上反映发明或实用新型的技术方案，记载解决问题的必要特征，必须根它来确定专利的保护范围。在一项专利申请中，通常有若干项专利要求，其中第 1项为独立专利要求，其余的通常为从属专利要求。在一项专利申请中，若只有一项权利要求，它就是独立权利要求。在独立权利要求中，权利要求由前序部分和特征部分构成。分界线为“其特
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2023-10-16 22:32:12
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实验目的：1、学会使用SPSS的简单操作。2、掌握拟合优度检验3、掌握独立性检验。实验内容：1.拟合优度的检验（期望频数相等）；2.拟合优度的检验（期望频数不相等）；3.独立性检验。实验步骤 ：操作，第1步：先指定“频数”变量。点击【数据】→【加权个案】，选择【个案加权系数（W）】，将“频数”选入【频数变量】，单击【确定】；第2步：选择菜单，【分析】→【非参数检验】→【旧对话框】→【卡方】，进入主
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2023-06-02 14:51:49
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文章目录1. 卡方检验2. 费希尔精确检验（Fisher Exact Test）3. Cochran-Mantel-Haenszel检验 独立性检验：用来判断变量之间相关性的方法，如果两个变量彼此独立，那么两者统计上就是不相关的1. 卡方检验可以使用chisq.test()函数对二维表的行变量和列变量进行卡方独立性检验，具体的数学问题不在这里讨论。数据是二维的列联表以吸烟与性别是否有关系举例，卡
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2023-06-01 15:58:28
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一、描述性定义 设A, B为两个事件，如果其中任何一个事件发生的概率不受另一个事件发生与否的影响，则称事件A与B相互独立. P(B|A) = p(B)， p(B|A) = p(B) p(A|B) = P(A), P(A|B) = P(A). 二、数学定义 两事件相互独立与互不相容的关系. 若P(A) ...
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2021-09-18 15:56:00
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一、应用 独立性权重法是一种客观赋权法。其思想在于利用指标之间的共线性强弱来确定权重。如果说某指标与其它指标的相关性很强，说明信息有着较大的重叠，意味着该指标的权重会比较低，反之如果说某指标与其它指标的相关性较弱，那么说明该指标携带的信息量较大，该指标应该赋予更高的权重。二、操作SPSSAU操作（1）点击SPSSAU综合评价里面的‘独立性权重’按钮。如下图（2）拖拽数据后
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2023-09-03 14:30:36
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# Python独立性检验代码实现步骤
在Python中，我们可以使用统计方法来进行独立性检验。独立性检验是一种统计方法，用于确定两个或多个分类变量之间是否存在关联。下面是实现Python独立性检验的步骤，并附有相应的代码示例和注释。
## 步骤一：导入必要的库
在开始编写代码之前，我们需要导入一些必要的库来进行数据分析和独立性检验。在这里，我们将使用`numpy`库进行数据处理，`scip
原创
2023-07-27 07:38:12
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# 理解独立性权重与Python实现
在数据科学和机器学习领域，独立性权重（Independence Weights）是用来衡量特征与目标变量之间独立性的一个重要度量。通过理解每个特征在预测目标变量时的重要性，我们可以选取最有价值的特征，从而提高模型的准确性和可解释性。
## 什么是独立性权重？
独立性权重通常反映一种特征对目标变量信息的贡献。如果某个特征的独立性权重高，说明它与目标变量之间
原创
2024-09-05 05:47:49
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# 实现Python变量独立性的方法
## 一、流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 定义变量：num1, num2
定义变量 --> 赋值：num1 = 10, num2 = 20
赋值 --> 输出:num1, num2
输出 --> 结束
结束 --> [*]
```
## 二、步骤
原创
2024-04-09 05:19:18
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引言成对样本t检验指的是使受试对象在某一或者某些状况、特征因素上相同或者基本相同的试验设计。独立样本t检验用于分析两组不同群组直接定量数据的差异情况，是差异性检验的一种方法。目录引言一、建立假设二、准备数据集三、SPSS配对样本T检验步骤1、首先将数据导入SPSS2、点击“分析”——“比较均值”——“成对样本T检验”3、将饲料1钙存量、饲料2钙存量拉入“配对变量”中，点击确定即可。4、结果&nbs
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2023-10-05 14:51:32
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本文给出基于两种统计量的假设检验，来检验变量间是否独立--χ2与秩和。χ2越小说明越独立。你可能会参考另一篇博客相关性检验。假设检验假设检验（Test of Hypothesis）又称为显著性检验（Test of Ststistical Significance）。在抽样研究中，由于样本所来自的总体其参数是未知的，只能根据样本统计量对其所来自总体的参数进行估计，如果要比较两个或几个总体的参数是否相
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2024-01-30 17:41:16
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# Python独立性检验
## 导言
在统计学中，独立性检验是一种用于检验两个变量之间是否存在关联的方法。它用于确定两个分类变量是否相互依赖。Python中有多种方法可以进行独立性检验，本文将介绍两种常用的方法：卡方检验和Fisher精确检验。
## 卡方检验
卡方检验是一种用于确定两个分类变量之间是否存在关联的方法。它基于观察到的频数与期望频数之间的差异进行计算。卡方检验的原假设是两个
原创
2023-07-28 11:00:37
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# DW检验独立性分析及其在Python中的实现
在统计学中，“独立性”是一个重要的概念，它可以帮助我们理解变量之间的关系。本文将着重介绍杜宾-沃森（Durbin-Watson, DW）检验，专门用于检测回归模型中残差的自相关性。我们将说明DW检验的原理及其在Python中的实现，并附上相关的代码示例。
## 什么是DW检验？
**杜宾-沃森检验**主要用于回归分析，其目的是检测残差序列的自
原创
2024-10-31 04:41:52
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参数检验的前提是关于总体分布的假设成立，但很多情况下我们无法获得有关总体分布的相关信息。非参数检验正是一类基于这种考虑，在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。多独立样本检验用于在总体分布未知的情况下判断多个独立的样本是否具有显著差异的非参数检验方法，多独立样本检验的基本原理与双独立样本相同，双独立样本检验是多独立样本检验的特殊情况。下面我们主要从下面四个方面
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2024-05-10 17:55:04
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在单样本问题中, 人们想要检验的是总体的中心是否等于一个已知的值. 但在实际问题中, 更受注意的往往是比较两个总体的位置参数; 比如, 两种训练方法中哪一种更出成绩, 两种汽油中哪一种污染更少, 两种市场营销策略中哪种更有效等等.1. 独立性检验的原理若随机变量的分布函数分别为, 且联合分布为, 则X与Y的独立性归结为假设检验问题： 若X与Y为分类变量，其中X的取值为, Y的取值为, 将X与Y的各
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2023-11-01 23:36:33
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